ETL转换流程示意图

ETL流程及调度设计ETL（Extract, Transform, Load）是一种将数据从源系统抽取出来、经过转换处理后加载到目标系统中的数据处理流程。

ETL流程及调度设计是指设计和实现ETL流程的调度程序，确保数据的准确、及时和可靠性地从源系统抽取到目标系统。

ETL流程设计包括以下几个阶段：抽取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。

首先，在抽取阶段，需要从源系统中获取需要的数据，并确保数据的完整性和准确性。

其次，在转换阶段，对抽取得到的数据进行清洗、整合、转换和计算等操作，使得数据符合目标系统的要求。

最后，在加载阶段，将转换后的数据加载到目标系统中，以供后续的分析或使用。

在ETL流程设计中，需要考虑以下几个方面：1.数据源的选择和连接：根据业务需求选择合适的数据源，并与源系统建立连接，通过API、数据库连接、文件导入等方式抽取数据。

确保抽取数据的正确性和完整性。

2.数据抽取：根据数据源的特点和数据的更新频率，设计合适的抽取策略。

可以分为全量抽取和增量抽取两种方式。

全量抽取适用于数据量较小或更新频率较低的情况，而增量抽取适用于数据量大且更新频率较高的情况。

3.数据清洗和校验：在数据抽取后，需要对数据进行清洗和校验，以确保数据的准确性和一致性。

包括删除重复数据、处理缺失值、格式转换等操作。

还可以根据业务规则对数据进行校验，排除异常数据。

4.数据转换和处理：在数据清洗和校验后，需要对数据进行转换和处理，使其符合目标系统的要求。

包括数据合并、字段重命名、计算衍生字段等操作。

可以使用脚本语言或ETL工具来实现数据的转换和处理。

5.数据加载：在数据转换和处理后，将转换后的数据加载到目标系统中。

可以使用数据库或文件系统来存储数据。

ETL调度设计是指设计和实现ETL流程的调度程序，确保ETL流程能够按时、准确地执行。

在ETL调度设计中，需要考虑以下几个方面：1.调度周期：根据数据的更新频率和业务需求，确定ETL流程的调度周期。

Time
PPrroodduucctNtNamame e PPrroodduucctSttSytlyele PPrroodduucctCtClalsasss
Quantity InformationSource SaleAddress
源表
店面销售情况
EmmpploloyyeeNeaNmaeme GGrroouuppNeaNmaeme
最新.
Product_Dim
ProductKey ProductID ProduceName ProductBrand ProductCategory . 多个外键..
事实
Customer_Dim
CustomerKey
CustomerID
3
维度与事实
一个数据仓库包括了
– 多个中央事实表 Fact Table
EEmmPPprprolooldodyuyeuceectNeNtNaammaeme e PrroodduucctSttSytlyele
GGrroouuppNeaNmaeme PrroodduucctCtClalsasss
DeptName
维度表最新.
网售销售情况
EmmpploloyyeeNeaNmaeme GGrroouuppNeaNmaeme
多个维度外键和多个可以分析的指标
– 多个维度表 Dimension Tables
可以分析的角度
最新.
4
ETL过程
数据从数据源向目标数据仓库抽取 （Extract）、转换（Transform）、装 载（Load）的过程
最新.
5
ETL过程
• 构建数据仓库的重要一环，用户从数据源 抽取出所需的数据，经过数据清洗，最终 按照预先定义好的数据仓库模型，将数据 加载到数据仓库中去。

r----------------,---------பைடு நூலகம்------
I
Source Data Center
，I
Target Data Center
11
III
I
，
止
I
L- - - - - - - - - - - - - - - -
，，＇
I
I I
-•- - - - - - - - - - - - - - - -
装载的程序。必婓时甚至可以将数据仓库系统恢复到某一个 数据。前提是必须先删除上一次装载失败从而在目标库中
时点的状态并批景地装载文本文件。
产生的垃圾数据，回滚(Roll back), 返回到上一次加载数
据前的状态。可以根据目标表的主键来确定装载过程中插
入或更新记录的策略，如果源记录主的键是新的，那么
就
两种模式的比较－ 特 点
异构(Asynchronous )
同构(Synchronous )
比同构模式提供了更好的数据处理性能，需要更少的处埋 时间，因为通过网络传输文件的速度比百接通过数据库存 取数据要快很多。
婓避免性能瓶颈问题， 解决办法是缩小每次抽取的时 间粒 度， 例如将抽取周期定为每日抽取， 这样可以 保 证 每 次 抽 取的增卅数据数目是很少卅的。
在数据抽取过程中，应尽岳避免本次抽取定义的时间区间 内的源数据在抽取过程中同时产生变动的悄况。即抽取的 理想状况是抽取的同时源数据系统的数据是静止的，没有 增 、 删 、 改 的 悄 况 伴 随 发 生 。 对千ODS系 统 来 说 ， 数据不 会频繁地发生变动：而 对 千 OLTP系 统 来 说 ，应 该 选 择 源 数 据变化较少的时段完成抽取上作。

ETL实施过程
数据清洗与转换
数据清洗 1.不完整的数据 2.错误的数据 3.重复的数据
数据转换 1.代码标准化 2.数据粒度的转换 3.根据业务规则计算
确定数据清洗和转换规则后细化mapping,编码实现
ETL实施过程
数据加载
将数据缓冲区的数据直接加载到数据库对应的表中，如果是全量采用 load方式，如Hale Waihona Puke 是增量则根据业务规则merge进数据库
11
shell基础
Vi
由指令模式进入输入模式的指令： 新增 (append) a ：从光标所在位置後面开始新增资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 A： 从光标所在列最後面的地方开始新增资料。 插入 (insert) i： 从光标所在位置前面开始插入资料，光标後的资料随新增资料向後移动。 I ：从光标所在列的第一个非空白字元前面开始插入资料。 开始 (open) o ：在光标所在列下新增一列并进入输入模式。 O: 在光标所在列上方新增一列并进入输入模式。
在shell脚本中可以使用任意的unix命令，这些命令通常是用来进行文件和文字操 作的。 常用命令语法及功能:
echo "some text": 将文字内容打印在屏幕上 ls: 文件列表 wc –l filewc -w filewc -c file: 计算文件行数计算文件中的单词数计算文件中 的字符数 cp source: 文件拷贝 mv oldname newname : 重命名文件或移动文件 rm file: 删除文件 grep 'pattern' file: 在文件内搜索字符串比如：grep 'searchstring' cut -b colnum file: 指定欲显示的文件内容范围，并将它们输出到标准输出设 备比如：输出每行第5个到第9个字符cut -b5-9 千万不要和cat命令混淆，这是两 个完全不同的命令

etl数据处理流程ETL数据处理流程一、引言ETL（Extract-Transform-Load）数据处理流程指的是从源系统中提取数据，经过数据转换和处理，最终加载到目标系统中的过程。

本文将详细介绍ETL数据处理流程的各个环节和关键步骤。

二、数据提取数据提取是ETL流程的第一步，其目的是从源系统中获取需要处理的数据。

数据提取可以通过多种方式实现，如通过API接口、数据库连接、文件导入等。

在数据提取过程中，需要注意以下几个关键点：1. 确定提取的数据范围和条件，避免提取不必要的数据；2. 验证源系统的数据完整性和准确性，确保提取的数据质量；3. 选择合适的数据提取方式和工具，提高提取效率和准确性。

三、数据转换数据转换是ETL流程的核心环节，其目的是将提取的原始数据进行清洗、整合和格式化，以满足目标系统的需求。

数据转换包括以下几个主要步骤：1. 数据清洗：去除重复数据、空值、异常值等，保证数据的一致性和准确性；2. 数据整合：将多个数据源的数据进行合并，消除数据冗余；3. 数据格式化：将数据转换为目标系统所需的格式，如日期格式、数据类型等；4. 数据计算：根据业务需求进行数据计算和衍生，生成新的指标和字段；5. 数据筛选：根据条件过滤数据，选择需要的数据子集。

四、数据加载数据加载是ETL流程的最后一步，其目的是将经过转换和处理的数据加载到目标系统中，以供后续的分析和应用。

数据加载包括以下几个关键步骤：1. 数据映射：将转换后的数据字段映射到目标系统的字段，确保数据的正确对应；2. 数据校验：对加载的数据进行校验，确保数据的完整性和准确性；3. 数据存储：将数据存储到目标系统的数据库表或文件中，保证数据的持久化存储；4. 数据索引：为加载的数据建立索引，提高数据的查询效率；5. 数据备份：定期对加载的数据进行备份，以防数据丢失或损坏。

五、数据质量管理数据质量管理是整个ETL流程中的重要环节，其目的是确保数据的质量可靠和一致。

如何使用MySQL进行数据ETL和数据转换1. 引言数据ETL（提取、转换和加载）是现代数据处理和分析的关键步骤之一。

它涉及从源系统中提取数据，并将其转换成适合目标系统的格式，最后加载到目标系统中。

MySQL是一种流行的关系型数据库管理系统，具有强大的数据处理和转换能力。

本文将探讨如何使用MySQL进行数据ETL和数据转换。

2. 数据ETL概述数据ETL流程由三个主要步骤组成：提取、转换和加载。

在提取阶段，数据从源系统中获取，并存储到临时位置。

在转换阶段，对提取的数据进行清洗、变换和合并，以满足目标系统的要求。

在加载阶段，转换后的数据被加载到目标系统中。

3. MySQL数据提取MySQL数据库提供了多种方法用于数据提取。

其中一种常见的方式是使用SELECT语句从数据库中检索数据。

例如，可以编写一个SELECT语句来检索特定条件下的数据。

还可以使用mysqldump工具将整个数据库或特定表中的数据导出到文件中，以供后续处理。

4. 数据清洗和转换在数据ETL过程中，数据清洗和转换是至关重要的步骤。

MySQL提供了一些内置函数和操作符，用于对数据进行清理和转换。

例如，可以使用TRIM函数去除数据中的空格，使用CONCAT函数合并多个列，使用SUBSTRING函数提取子字符串等。

此外，还可以使用CASE语句根据条件对数据进行转换。

5. 数据合并和分割MySQL还提供了多种方法用于数据的合并和分割。

例如，使用UNION操作符可以合并两个或多个表中的数据。

使用JOIN操作可以根据共享的列将两个或多个表连接在一起。

此外，可以使用SUBSTRING_INDEX函数将字符串按指定的分隔符进行分割。

6. 数据加载在数据ETL过程的加载阶段，将转换后的数据加载到目标系统中。

在MySQL中，可以使用INSERT INTO语句将数据插入到新表中，或者使用LOAD DATA INFILE语句将数据加载到现有表中。

此外，还可以使用MySQL的导入和导出工具，如MySQL Workbench和MySQL Command Line，来执行数据加载操作。

etl流程的步骤ETL（Extract, Transform, Load）是数据仓库和商业智能系统中非常重要的步骤，用于从不同的数据源中提取数据，对数据进行转换和清洗，并将数据加载到目标系统中。

以下是ETL流程的详细步骤：1.理解业务需求：首先，ETL团队需要与业务部门或数据所有者合作，了解他们的需求和数据要求。

明确需要从哪些数据源提取数据，以及目标系统中所需的数据格式和结构。

2.数据提取（Extract）：a.识别和验证数据源：ETL团队需要识别所有相关的数据源，并确保数据源的可用性和准确性。

他们需要查看数据源的架构和模式，了解数据的关系和依赖性。

b.建立连接和提取数据：ETL团队使用适当的工具和技术建立与数据源的连接，并从数据源中提取所需的数据。

这些数据源可以是关系型数据库、平面文件、Web服务等。

c.数据校验和清洗：在提取数据之后，ETL团队需要对数据进行校验和清洗。

他们需要验证数据的完整性、准确性和一致性，并清除任何无效数据或重复数据。

3.数据转换（Transform）：a.数据筛选和过滤：在数据转换阶段，ETL团队会根据数据需求和业务规则对数据进行筛选和过滤。

他们会将不需要的数据排除在外，并确保只提取和转换与业务目标相关的数据。

b.数据合并和整合：ETL团队需要将来自不同数据源的数据进行整合和合并。

他们可能需要将多个表或文件中的相关数据进行匹配和关联，并根据业务需求对数据进行合并。

c.数据转换和计算：在此阶段，ETL团队会对数据进行转换和计算，以满足目标系统的需求。

他们可能需要对数据进行格式转换、单位转换、数据标准化、数据计算等操作。

d.数据清洗和规范化：ETL团队会对数据进行进一步的清洗和规范化，以确保数据的质量和一致性。

他们会修复数据中的错误、缺失值和不一致性，并将数据转换为目标系统所需的标准格式和结构。

e.数据补充和扩展：在一些情况下，ETL团队可能需要从其他数据源或外部系统获取额外的数据，以丰富和完善目标系统中的数据。

ETL开发流程详细设计ETL（Extract, Transform, Load）是一种数据集成的技术，用于从不同的数据源提取数据，进行转换和加载到目标系统。

ETL开发流程的详细设计是为了确保ETL过程能够顺利进行，并保证数据的完整性和准确性。

以下是一个1200字以上的ETL开发流程详细设计的示例：3.数据转换：在数据转换阶段，需要对提取的数据进行转换和清洗。

数据转换包括数据整合、字段重命名、数据类型转换、数据格式化等。

此外，在此阶段还可以应用一些数据处理规则，如数据筛选、数据合并和数据分割等。

在此阶段，还需要考虑到数据转换的目标和规则，并确保转换的结果能够满足业务需求。

4.数据加载：在数据加载阶段，需要将经过转换的数据加载到目标系统中。

数据加载可以采用插入、更新或追加的方式进行。

在此阶段，需要考虑到目标系统的数据结构和数据规则，并确保能够正确地加载数据。

此外，还需要考虑到数据的完整性和一致性，并设计适当的错误处理机制。

5.数据验证和测试：在数据加载完成后，需要进行数据验证和测试。

数据验证包括对数据的完整性、准确性和一致性的验证。

数据测试包括对数据加载过程和规则的测试。

在此阶段，需要编写相应的测试脚本和样本数据，并进行测试。

如果发现了问题或错误，需要及时进行修复和调整。

6.定时任务和监控：在ETL开发流程完成后，需要将ETL过程设置为定时任务，并进行监控。

定时任务包括定期执行ETL过程，并生成相应的日志和报告。

监控包括对ETL过程的监控和异常处理。

在此阶段，需要设计适当的定时任务和监控机制，并确保能够及时发现和解决问题。

7.文档编写和维护：在ETL开发流程完成后，需要编写相应的文档，并进行维护。

文档包括ETL的设计文档、数据字典、操作手册和维护记录等。

在此阶段，需要详细记录ETL开发过程和设计思路，并保持文档的更新和维护。

综上所述，ETL开发流程的详细设计包括需求分析和设计、数据提取、数据转换、数据加载、数据验证和测试、定时任务和监控、文档编写和维护等阶段。

etl的工作流程-回复ETL（Extract, Transform, Load）是指从不同的数据源中提取数据，对数据进行转换和清洗，最后将数据加载到目标系统中的一种技术和过程。

ETL 工作流程可以分为以下几个步骤：数据提取、数据转换和数据加载。

第一步：数据提取（Extract）数据提取是指从不同的数据源中获取数据的过程。

数据源可以是数据库、文件、API接口等。

在这一步中，需要确定数据源的类型、位置和访问权限。

根据数据源的不同，可以使用不同的方法来提取数据，如使用SQL 查询、文件读取或API调用等。

在数据提取的过程中，还需要确定提取的数据范围和过滤条件。

可以根据特定的需求来提取数据，如时间范围、特定字段等。

同时，还需要考虑数据的完整性和准确性，确保提取的数据是可靠的。

第二步：数据转换（Transform）数据转换是将提取的数据进行清洗、处理和转换的过程。

在这一步中，需要进行数据清洗、数据规范化、数据合并、数据计算等操作，以确保数据的一致性和准确性。

在数据转换的过程中，可以对数据进行各种处理，如格式转换、数据编码、数据修正、数据补充等。

还可以进行数据分析和洞察，提取出有用的信息，并进行数据的聚合、汇总和统计。

此外，数据转换还可以包括数据结构的调整和重塑，使得数据能够适应目标系统的需求和结构。

可以进行数据字段的重命名、字段类型的转换、数据关系的建立等操作。

第三步：数据加载（Load）数据加载是将转换后的数据加载到目标系统中的过程。

目标系统可以是数据库、数据仓库、数据湖等。

在这一步中，需要考虑数据加载的方式和速度，以及数据的保密性和安全性。

可以使用不同的方法来加载数据，如批量加载、增量加载、实时加载等。

根据数据的需求和目标系统的要求，选择合适的加载方式。

同时，还需要考虑数据的索引、分区等优化操作，以提高数据的查询性能。

在数据加载的过程中，还需要进行数据验证和校验，确保加载的数据符合目标系统的规范和约束。

同构(Synchronous )
要避免性能瓶颈问题，解决办法是缩小每次抽取的时间粒 度，例如将抽取周期定为每日抽取，这样可以保证每次抽 取的增量数据数目是很少量的。
在数据抽取过程中，应尽量避免本次抽取定义的时间区间 内的源数据在抽取过程中同时产生变动的情况。即抽取的 理想状况是抽取的同时源数据系统的数据是静止的，没有 增、删、改的情况伴随发生。对于ODS系统来说，数据不 会频繁地发生变动；而对于OLTP系统来说，应该选择源数 据变化较少的时段完成抽取工作。
ETL的前提
– 确定ETL范围
• 通过对目标表信息的收集，确定ETL的范围
– 选择ETL工具
• 考虑资金 • 运行的平台、对源和目标的支持程度、可编程的灵活
性、对源数据变化的监测、数据处理时间的控制、管 理和调度功能、对异常情况的处理
– 确定解决方案
• 抽取分析、变化数据的捕获、目标表的刷新策略、数 据的转换及数据验证
同构(Synchronous )
当ETL错误发生时，可以采用简单的处理办法修复数据：当 抽取失败时，修正问题并重新从源中抽取；当装载过程发生 问题，回滚(Roll back)，返回上一次装载的状态并再次运行 装载的程序。必要时甚至可以将数据仓库系统恢复到某一个 时点的状态并批量地装载文本文件。
需要有专门的核查(Audit)程序来监控数据传输或者装载过程 是否有失败或者记录缺失的情况发生。
异构(Asynchronous )
源和目标的数据接口分离，只需要定义好中间的文本文件 数据接口，就可以同步完成独立的源和目标的开发工作。 当各自模块完成后再将其装配，提高开发效率。
要将数据导出成字节流并写入导文本文件中。如果源包含 图形数据，要将其导出成文本，实现起来有一定的难度。

etl流程,数据流图及etl过程解决方案.ppt43篇一：ETL设计过程本文将介绍设计和实现仓库 ETL 过程，并了解仓库的性能和安全问题。

简介数据集成是数据仓库中的关键概念。

ETL(数据的提取、转换和加载)过程的设计和实现是数据仓库解决方案中极其重要的一部分。

ETL 过程用于从多个源提取业务数据，清理数据，然后集成这些数据，并将它们装入数据仓库数据库中，为数据分析做好准备。

ETL 过程设计尽管实际的 ETL 设计和实现在很大程度上取决于为数据仓库项目选择的 ETL 工具，但是高级的系统化 ETL 设计将有助于构建高效灵活的 ETL 过程。

在深入研究数据仓库 ETL 过程的设计之前，请记住ETL 的经验法则：―ETL 过程不应修改数据，而应该优化数据。

‖如果您发现需要对业务数据进行修改，但不确定这些修改是否会更改数据本身的含义，那么请在开始 ETL 过程之前咨询您的客户。

调制的 ETL 过程设计由于其过程化特性以及进行数百或数千个操作的可能性，所以以精确方式设计 ETL 过程，从而使它们变得高效、可伸缩并且可维护就极为重要。

ETL 数据转换操作大致可以分为 6 个组或模块：数据的提取、验证、清理、集成、聚集和装入。

要安排好这些组，按照使这一过程获得最大简化、具有最佳性能和易于修改的逻辑次序来执行操作。

下图中展示了执行的次序。

图 1. ETL 数据转换过程的功能模块设计在项目的业务需求和数据分析阶段，我们创建了数据映射信息。

有许多中记录数据映射的方式;ETL 数据映射表是指导 ETL 过程设计的最佳方式。

您还可以将该表用作与业务客户就数据映射和 ETL 过程问题进行交流的方式。

ETL 数据映射表有不同的级别，如实体级别和属性级别。

每个级别中都具有不同级别的详细数据映射信息。

下表是一个实体级别的 ETL 数据映射表的简化例子。

该表中的每个―X‖表示到操作细节或较低级数据映射文档的链接。

表 1. ETL 实体映射表源验证清理转换集成聚集目标账户客户 X X ? X X 客户信贷客户 X X X借贷客户 X ? X支票账户 X X ? X X 账户储蓄账户 X ? X信贷账户 X ? X借贷账户 X X ?在 DB2 数据仓库中实现 ETL 过程DB2? Universal Database? Data Warehouse Editions为数据仓库功能提供了改进的性能和可用性。

ETL的主要步骤ETL（Extract, Transform, Load）是指在数据仓库架构中执行数据抽取、转换和加载的一套流程。

ETL的主要步骤包括：数据抽取、数据转换和数据加载。

数据抽取：数据抽取是指从各种数据源中选择性地提取数据的过程。

数据源可以包括关系型数据库、文件、日志、网络等。

以下是常见的数据抽取方式：1.全量抽取：从数据源中一次性抽取所有数据。

2.增量抽取：仅抽取自上次抽取以来发生更改的数据。

3.增量抽取+历史数据抽取：在增量抽取的基础上，还抽取历史数据以确保完整性。

数据转换：数据转换是将从数据源中抽取的原始数据进行清洗、处理和转换的过程。

以下是常见的数据转换操作：1.数据清洗：清除重复数据、缺失数据、异常值和无效数据。

2.数据集成：将来自不同数据源的数据进行合并和整合。

3.数据转换和映射：对数据进行格式化、标准化和编码转换。

4.数据加工：对数据进行计算、汇总、聚合和分割等操作。

5.数据质量检查：对转换后的数据进行质量验证，确保数据的准确性和一致性。

数据加载：数据加载是将经过转换和处理的数据加载到目标数据仓库或数据集市中的过程。

以下是常见的数据加载方式：1.全量加载：将转换后的所有数据一次性加载到目标数据仓库中。

2.增量加载：仅加载自上次加载以来新添加或更新的数据。

3.增量加载+历史数据加载：在增量加载的基础上，补充加载历史数据以确保数据完整性。

4.事务性加载：将数据加载操作包装在事务中，确保数据的一致性和完整性。

5.数据索引和分区：根据目标数据仓库的结构和需求，对数据进行索引和分区以提高查询性能。

此外，ETL流程还可能包括数据源连接、数据校验、错误处理和日志记录等环节，以确保数据的可靠性和安全性。

总结来说，ETL的主要步骤包括数据抽取、数据转换和数据加载。

在这些步骤中，数据从源系统中被提取出来，通过清洗、集成和转换等操作进行加工，最后被加载到目标数据仓库或数据集市中供进一步处理和分析使用。

模块概要说明（总体层次）
模块名称 模块编号 开发工具/环境 模块功能说明 备注
作业调度 J01 AIX+Shell+C ETL调度主模块，负责整个ETL过程的调度处理。 维护员
作业管理 J02 EXECL+BRIO+C 定义作业步对应的实际ETL处理过程，生成作业编号，定义作业类型和作业的驱动条件。 管理员
2. 数据清洗：从各分行FTP来的源数据文件，可能存在非法数据或冗余数据或者数据规则标准不统一，而且文件格式上也不能被QUICK WIN项目的ETL过程立即使用，因此必须对数据文件进行数据清洗（删除非法、冗余数据、统一数据规则标准、转换成QUICK WIN项目的ETL过程能“加载”处理的文件格式）。
. ETL调度功能说明
调度维护
1) 调度系统参数维护，对调度系统的公共参数：期数、进程数、数据日期、本期开始日期和本期结束日期进行设置和修改。
2) 下传文件信息维护，维护所有区域的下传文件名称、文件状态、文件数据日期和对应区域的归属关系。
3) 作业步定义与维护，定义作业对应的实际ETL处理过程，生成作业编号，定义作业类型和作业的驱动关系，作业的运行所需要的条件。
? ETL流程及调度的模块设计说明表（设计阶段）
见附件《ETL调度详细设计.doc》
? 给出ETL流程及调度的程序设计说明表（实现阶段）：参见 “1.15节”
1.2 ETL监控(ETL Monitor) (PSP)
? ETL监控结构设计，图示说明
? 日志信息设计
1) 调度过程日志。以文件的方式存在，用于记录Job调度中的主要过程和异常信息，如调度开始、调度完成、数据库操作异常和读写文件异常。

etl的架构流程ETL（Extract, Transform, Load）是指数据提取、数据转换和数据加载的过程，是数据仓库和商业智能系统中的重要组成部分。

ETL的架构流程包括以下几个步骤：1. 数据提取（Extract）：该步骤涉及从源系统中提取数据的过程。

源系统可以是各种数据库、文件（如CSV、Excel等）或第三方应用程序。

数据提取可以通过数据库查询、API调用、文件导入等方式进行。

提取的数据可以是全量的或增量的，全量数据是指从源系统中提取所有的数据，增量数据是指从源系统中提取自上次提取以来发生的新增或变更的数据。

2. 数据清洗（Clean）：提取的数据通常存在各种问题，如重复数据、缺失值、不一致的格式等。

数据清洗的目的是通过一系列处理步骤将原始数据转换为可用的数据。

数据清洗过程可以包括去除重复数据、填充缺失值、标准化数据格式等。

3. 数据转换（Transform）：数据转换是ETL流程中最重要的步骤之一、在此步骤中，数据被转换成目标系统所需的格式和结构。

转换的操作可以包括数据合并、数据拆分、数据整合、数据计算、数据格式转换等。

数据转换可以通过各种技术和工具来完成，如SQL、脚本语言（如Python、R等）、ETL工具（如Informatica、Talend等）等。

4. 数据加载（Load）：数据加载是将转换后的数据加载到目标系统中的过程。

目标系统可以是数据仓库、数据湖、数据集市等。

数据加载可以分为全量加载和增量加载两种模式。

全量加载是指将所有转换后的数据加载到目标系统中，适用于数据量较小或更新频率较低的场景。

增量加载是指只加载发生变化的数据，适用于数据量大或更新频率高的场景。

数据加载可以使用直接插入、批量插入或分批插入等技术来实现。

5. 数据验证（Validate）：数据验证是确保加载到目标系统中的数据的准确性和完整性的过程。

数据验证可以包括对数据进行校验、比对、验证约束等操作。

校验可以针对数据的正确性、一致性和唯一性进行。

（1） 设置组件名称。保留【步骤名称】默认值“JavaScript代码”。
22
设置参数
（2） 编辑JavaScript脚本。在【JavaScript】编辑区中，编辑JavaScript脚本如下。 var 总分=0; for (var i=0;i<getInputRowMeta().size();i++){
表示利用Janino计算Java表达式组件名称，在单个转换工程中，名称必须唯一。默认 值是【利用Janino计算Java表达式】组件名称
New field
表示数据流中的新字段名称。如果要覆盖现有字段，那么在这里和“Replace value” 选项中定义该字段。缺省值为空
Java expression
24
预览结果数据
➢ 在【JavaScript代码】转换工程中，单击【JavaScript代码】组件，再单击工作区上方的 图标。预览执 行JavaScript代码后的数据，如图所示。
25
目录
1
利用Janino计算Java表达式
2
JavaScript代码
3
设置变量
4
获取变量
5
小结
26
任务描述
➢ 在Kettle中，读者可通过获得系统信息组件获得系统环境变量，也可以通过设置变量，定义虚拟机和任务 中的变量。在项目中，经常利用生产环境或外围系统交互的FTP文件接口，获取固定格式的数据文件。
➢ 某生产系统每天定时推送名称格式包含yyyyMMdd的数据文件，为了获得日期变量并每天读取由生产系 统推送的前两天的数据文件，需要使用设置变量组件，设置名称为fileDate的变量，该变量值需要符合 yyyyMMdd格式，取值为当前系统日期的前两天。

16
建立多路数据合并连接转换工程
➢ 与记录集连接一样，在进行多路数据合并连接前，也需要对数据记录根据关键字段进行排序，“学号”是 关键字段，因此需要对“学号”字段进行排序。建立多路数据合并连接转换工程步骤如下。
（1） 创建多路数据合并连接转换工程。使用Ctrl+N快捷键，创建【多路数据合并连接Multiway merge join】转换工程。 （2） 创建Excel输入和排序记录组件，分别导入月考语文成绩、数学成绩和英语成绩，并进行排序。 ① 创建【Excel输入】组件，并命名组件名称为“语文成绩”，导入“月考语文成绩.xls”文件，设置参数并 预览数据；接着创建【排序记录】组件，并将组件名称命名为“语文成绩排序”，再由【语文成绩】组件指 向【语文成绩排序】组件，建立节点连接，设置排序参数，对“学号”字段进行排序。
多路数据合并连接
3
单变量统计
4
公式
29
任务描述
➢ 单变量统计是对数据进行单个变量的数据统计，以字段为单变量，可以分别对多个字段进行数据统计，统 计类型有N（统计数量）、最小值、最大值、平均值、样本标准差、中位数和任意百分位数等。
➢ 在“2018年上学期期末考试成绩.xls”文件中，为了了解学生考试的统计数据，对语文和数学两门主科进 行数据统计，使用单变量统计组件，分别统计学生的考试人数、最低分、最高分、平均分和中位数等。
（1） 确定组件名称。【Step name】参数设置为“多路数据合并连接”。 （2） 确定各个输入组件名称和连接关键字段。
23
设置参数
① 【Input Step1】参数设置为“语文成绩排序”，同一行的【Join Keys】参数设置为“学号”。也可以单 击同一行【Select Keys】按钮，弹出【Join keys】对话框，在【Keys】表中的第1行，单击【Key Field】下 的第一个输入框，在下拉框中选择“学号”，单击【确定(O)】按钮，添加“学号”字段名称至【Join Keys】 参数中，如图所示。

任务
任务是一些控制流元素，它定义包控制流 中执行的工作单元。如果包中包含多个任 务，则它们将按照优先约束在控制流中进 行连接和排序。
1、数据流任务
用于运行数据流及提取数据、应用列 级转换和加载数据。
2、数据准备任务
用于复制文件和目录、下载文件和数 据、执行Web方法和对XML文档应用操作。 数据准备文件包括文件系统认为、FTP任务 、Web服务任务和XML任务等。
优先约束
优先约束将包中的可执行文件、容器和任 务链接成控制流，并指定决定可执行文件 是否运行的条件。
优先约束的修改方法： 1）使用快捷菜单 2）修改属性 3）使用编辑器
源，转换，目标 -----数据流组件
源从数据存储区（如关系数据库中的表和 视图、文件及Analysis Services数据库） 中提取数据；转换则用于修改、汇总和清 除数据；目标将数据加载到数据存储区， 或创建内存中的数据集。
3、工作流任务
工作流任务与其他进程通信以运行包、程序或批 处理文件的形式，在包之间发送和接收消息、发 送电子邮件、读取Windows Management Instrumentation（WMI）数据和监视WMI事件。
按对象分为执行包任务、执行DTS2000包任务、执 行进程任务、消息队列任务、发送邮件任务、WMI 数据读取器任务和WMI事件观察器任务。
5、维护任务 用于执行管理功能，如备份和收缩SQL Server数
据库、重新生成和重新组织索引及运行SQL Server代理作业。
6、其他任务 比如通过使用脚本来扩展包功能，以及通过
Analysis Services任务来创建、修改、删除和处 理对象。甚至还可以使用支持COM的编程语言（如 Visual Basic）或.NET编程语言（如C#）编写自 定义任务。